package lc210;

import utils.IntArrTwoFactory;

import java.util.*;

//现在你总共有 numCourses 门课需要选，记为 0 到 numCourses - 1。给你一个数组 prerequisites ，其中
//prerequisites[i] = [ai, bi] ，表示在选修课程 ai 前 必须 先选修 bi 。
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// 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示：[0,1] 。
//
//
// 返回你为了学完所有课程所安排的学习顺序。可能会有多个正确的顺序，你只要返回 任意一种 就可以了。如果不可能完成所有课程，返回 一个空数组 。
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// 示例 1：
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//
//输入：numCourses = 2, prerequisites = [[1,0]]
//输出：[0,1]
//解释：总共有 2 门课程。要学习课程 1，你需要先完成课程 0。因此，正确的课程顺序为 [0,1] 。
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//
// 示例 2：
//
//
//输入：numCourses = 4, prerequisites = [[1,0],[2,0],[3,1],[3,2]]
//输出：[0,2,1,3]
//解释：总共有 4 门课程。要学习课程 3，你应该先完成课程 1 和课程 2。并且课程 1 和课程 2 都应该排在课程 0 之后。
//因此，一个正确的课程顺序是 [0,1,2,3] 。另一个正确的排序是 [0,2,1,3] 。
//
// 示例 3：
//
//
//输入：numCourses = 1, prerequisites = []
//输出：[0]
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//提示：
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// 1 <= numCourses <= 2000
// 0 <= prerequisites.length <= numCourses * (numCourses - 1)
// prerequisites[i].length == 2
// 0 <= ai, bi < numCourses
// ai != bi
// 所有[ai, bi] 匹配 互不相同
//
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//
// 拓展：
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// 这个问题相当于查找一个循环是否存在于有向图中。如果存在循环，则不存在拓扑排序，因此不可能选取所有课程进行学习。
// 通过 DFS 进行拓扑排序 - 一个关于Coursera的精彩视频教程（21分钟），介绍拓扑排序的基本概念。
//
// 拓扑排序也可以通过 BFS 完成。
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// Related Topics 深度优先搜索 广度优先搜索 图 拓扑排序 👍 492 👎 0
public class Lc210_1 {

    /**
     * 1.生成邻接表
     * 2.生成拓扑序列(修课程)同时存入答案
     * 3.判断答案下标是否和修课数相同得到答案
     * time：O(n+m) n为课程数(prerequisites.size) m为先修课程的要求数量(numCourses)
     * space: O(n+m)
     * spend: 10m
     */
    public int[] findOrder(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        // 1. 生成邻接表
        // 存储每个课程的限制数，下标0为课程id，下标1为限制总数，默认都是0
        int[] inDegree = new int[numCourses];
        int[] result = new int[numCourses];
        int index = 0;
        List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();// 邻接表存储
        for(int i = 0; i < numCourses; i++){
            graph.add(new ArrayList<>());
        }
        // 先生成邻接表
        for(int[] prerequisite: prerequisites){
            int courseId = prerequisite[0];         // 当前课程id
            inDegree[courseId]++;                   // 先将课程的限制总数+1
            int preCourseId = prerequisite[1];      // 前置课程id
            graph.get(preCourseId).add(courseId);   // 从邻接表中添加限制课程的前置课程id
        }
        // 2.生成拓扑序列(也可以理解为课程不断的被完成)
        // 2.1 初始化拓扑序列(先将课程限制为0的装入队列)
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        for(int i = 0; i < numCourses; i++){
            if(inDegree[i] == 0){
                queue.add(i);
            }
        }
        // 2.2 处理课程限制为0的课程的下一个序列(开始进修课)
        while(!queue.isEmpty()){
            int cur = queue.poll();
            result[index++] = cur; // 存入答案
            // 先从当前课程中获取它的序列
            List<Integer> toTake = graph.get(cur);
            for(int i = 0; toTake != null && i < toTake.size(); i++){
                inDegree[toTake.get(i)]--;// 进修完，限制课程数-1
                // 当限制课程数=0，则进修下一个课程
                if(inDegree[toTake.get(i)] == 0){
                    queue.add(toTake.get(i));
                }
            }
        }
        // 3. 答案长度和修课数不一致，则修不完
        if(index != numCourses){
            return new int[0];
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        IntArrTwoFactory intArrTwoFactory = new IntArrTwoFactory();
        Lc210_1 lc210_1 = new Lc210_1();
        int[][] produce = intArrTwoFactory.produce("[[0,1],[1,0]]");
        int[] order = lc210_1.findOrder(2, produce);
        System.out.println(Arrays.toString(order));
    }

}
